馬夢杰,劉宇,胡忠前,劉延波

(1.哈爾濱工程大學(xué) 船舶工程學(xué)院,哈爾濱 150000;2.哈爾濱工程大學(xué) 青島創(chuàng)新發(fā)展基地,山東 青島 266000;3.中國海油石油集團(tuán)有限公司 中海油研究總院,北京 100028)

近些年,用以連續(xù)輸送油氣的海底管道鋪設(shè)數(shù)量逐漸增加,伴隨著航運(yùn)行業(yè)的大力發(fā)展,海面船舶數(shù)量增多造成船舶拋錨作業(yè)引起的管線損傷事故頻發(fā)。如2021年10月,美國加利福尼亞州南部海岸發(fā)生嚴(yán)重原油泄漏事故,這不僅造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失,更全球海洋生態(tài)環(huán)境形成巨大威脅,調(diào)查人員表示此次漏油事件或與管道遭船錨撞擊拖行有關(guān)。因此,有必要進(jìn)行船舶拋錨作業(yè)對海底管道的碰撞頻率預(yù)測,以便提前對管道采取防護(hù)措施,進(jìn)行一定程度的深埋,防止災(zāi)害發(fā)生,提高海底管線的服役壽命,保障海洋石油天然氣的正?？碧脚c開發(fā)力度。

挪威船級社的標(biāo)準(zhǔn)2017 DNVGL-RP-F107 Risk Assessment of Pipeline Protection[1]中提出了海上落物對海底管道碰撞概率的計(jì)算方法。相關(guān)的研究有在DNV推薦方法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了碰撞概率的計(jì)算方法,運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)的方法及失效概率理論,充分考慮各因素不確定性后,對落物撞擊作用下海底管道進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評估及敏感性分析[2],但并未具體針對船舶拋錨作業(yè)對海管的碰撞進(jìn)行研究;根據(jù)PARLOC 2001數(shù)據(jù)庫對海管的損傷情況進(jìn)行分類和判斷,基于船舶AIS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和物理模型試驗(yàn),通過拖錨深度和船舶航速之間的關(guān)系來判斷拖錨作業(yè)對海底管道作用的故障概率[3],但未對碰撞分析進(jìn)行深入探究;通過AIS信息的挖掘,建立了船舶進(jìn)出錨地時(shí)存在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)度度量模型,通過計(jì)算錨泊船進(jìn)出錨地過程與他船發(fā)生會(huì)遇局面的概率,來衡量錨泊船舶進(jìn)出錨地時(shí)的碰撞風(fēng)險(xiǎn)度大小[4],卻并未將AIS數(shù)據(jù)應(yīng)用于船舶活動(dòng)對海底管道的碰撞概率預(yù)測。

本文基于中國南海海域的AIS數(shù)據(jù),對船舶拋錨作業(yè)進(jìn)行識別,采用DBSCAN算法對船舶拋錨的位置進(jìn)行聚類分析,通過海域分割方法,對不同聚類簇對應(yīng)的拋錨作業(yè)頻率進(jìn)行分配。然后,采用Monte-Carlo法計(jì)算船舶拋錨后對海底管道的條件碰撞概率,提出拋錨作業(yè)對海底管道碰撞頻率的計(jì)算模型。

1 AIS數(shù)據(jù)預(yù)處理

1)數(shù)據(jù)解碼。船舶AIS信息一般包括靜態(tài)信息如船名、MMSI編號、船舶類型等,動(dòng)態(tài)信息如船舶的經(jīng)緯度位置、對地航速、船舶航行狀態(tài)等,同時(shí)還存有與船舶運(yùn)載貨物相關(guān)的航次信息,以壓縮碼的形式在船載AIS設(shè)備和岸基基站之間進(jìn)行傳輸。因此,需對船舶AIS信息進(jìn)行解碼再分析。AIS數(shù)據(jù)特征主要有:

(1)信息傳輸采用明碼和暗碼兩種形式[5]。以“!”或“MYM”符號作為信息的開始,回車換行作為信息的結(jié)束?！癕YM”代表信息是“明碼”語句,“!”代表信息為“暗碼”語句。

(2)每一語句中的字符數(shù)≤82,使用逗號進(jìn)行分割。

(3)語句類型主要包括用來傳送接收到的他船信息的VDM語句、用來發(fā)送本船信息的VDO語句和其他語句。

2)數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響最終分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。由于受地理環(huán)境干擾、AIS設(shè)備與岸基設(shè)備之間信息傳輸故障和人為不當(dāng)操作等主客觀因素的影響,AIS數(shù)據(jù)中存在與船舶實(shí)際航行狀態(tài)不相符的數(shù)據(jù)。因此,分析AIS數(shù)據(jù)前,需要對其進(jìn)行清洗工作以清除此類數(shù)據(jù)避免浪費(fèi)計(jì)算時(shí)間或增大計(jì)算量。例如,針對一個(gè)船舶MMSI編號對應(yīng)多艘船舶、船舶位置超出合理范圍這類超出常理的數(shù)據(jù),可以將此類噪聲數(shù)據(jù)直接剔除。除此,對于同一個(gè)MMSI編號的船舶,船舶軌跡點(diǎn)位置數(shù)據(jù)異常、相同更新時(shí)間間隔下某一軌跡點(diǎn)與前后軌跡點(diǎn)距離差過大、船舶在目標(biāo)區(qū)域邊界處有多個(gè)往返等情況,可對異常軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除、切割等方式的處理,以獲得清晰可用而且數(shù)據(jù)規(guī)則的船舶運(yùn)動(dòng)軌跡。

3)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。AIS數(shù)據(jù)中船舶的地理位置以經(jīng)緯度坐標(biāo)形式進(jìn)行存儲(chǔ),而后續(xù)的分析需要以平面坐標(biāo)系形式進(jìn)行,所以需要將經(jīng)緯度坐標(biāo)表示的地理位置轉(zhuǎn)換為海圖常用的墨卡托坐標(biāo)系下的地理位置。為了計(jì)算簡單和實(shí)現(xiàn)方便,把地球橢球體假設(shè)為正球體再進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。取地球半徑R=6 378 137.0 m,有a=b=R,第一偏心率e=0,這樣墨卡托投影式便不再受e的影響。簡化后的墨卡托投影式為[6]

(1)

式中:θ為經(jīng)度,東經(jīng)取正值,西經(jīng)取負(fù)值;φ為緯度,北緯取正值,南緯取負(fù)值。

2 船舶拋錨作業(yè)分析

根據(jù)拋錨的狀況,可以將其分為普通拋錨和應(yīng)急拋錨[7]。普通拋錨主要包括深水拋錨、大風(fēng)浪中拋錨、急流中拋錨以及錨地拋錨等。應(yīng)急拋描一般在緊急情況下使用,用以增加船舶漂泊阻力,保證船舶航行安全。

2.1 拋錨點(diǎn)識別

AIS數(shù)據(jù)中存有“機(jī)動(dòng)船在航”、“錨泊”和“系泊”等船舶狀態(tài)信息,由于此類信息為人工輸入,因此無法避免工作人員操作失誤而造成的信息遺漏、錯(cuò)誤。本文通過分析AIS數(shù)據(jù)中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的船舶航行速度以選定船舶起步或停船階段的航速閾值,從航速小于閾值的數(shù)據(jù)點(diǎn)中篩選出船舶拋錨點(diǎn)。具體步驟如下。

1)選定閾值。利用AIS信息中的船舶MMSI編號,分離出不同船只的AIS數(shù)據(jù)點(diǎn),得到各船的AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)集合,統(tǒng)計(jì)出船舶航速數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量結(jié)合需求以選定適當(dāng)?shù)暮剿匍撝怠?/p>

2)篩選數(shù)據(jù)。將軌跡中航速持續(xù)保持低于閾值的一系列點(diǎn)視為船舶錨泊狀態(tài)的數(shù)據(jù)點(diǎn),根據(jù)選定的航速閾值,將各船AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)集合中航速小于閾值的點(diǎn)篩選出來,得到各船的低速數(shù)據(jù)點(diǎn)集合。

3)確定拋錨點(diǎn)。根據(jù)AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)生成的時(shí)間順序和間隔,將各船的低速數(shù)據(jù)點(diǎn)重新排序并劃分低速軌跡段。每個(gè)低速軌跡段的起始數(shù)據(jù)點(diǎn)即為船舶拋錨點(diǎn)。

2.2 拋錨點(diǎn)聚類

聚類就是將數(shù)據(jù)對象分組成為多個(gè)類或簇,使得在同一簇中的對象之間具有較高的相似度,而不同簇中的對象差別較大[8]。已有較多研究證明,基于密度的聚類算法可以較好地適應(yīng)軌跡數(shù)據(jù)的聚類,尤其是針對船舶軌跡數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類較為適合。由于船舶軌跡是由接收到的船載AIS數(shù)據(jù)點(diǎn)連接而成,目標(biāo)海域內(nèi)軌跡點(diǎn)的密度較大,而基于密度的DBSCAN算法可以通過區(qū)域密度的連通性來聚類,對噪聲數(shù)據(jù)的魯棒性較高,屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式,能夠發(fā)現(xiàn)任意軌跡形狀的類簇,因此本文選取拋錨點(diǎn)的墨卡托坐標(biāo)為聚類樣本,基于BSCAN算法,采用歐式距離作為相似性度量方式,對船舶拋錨作業(yè)的拋錨點(diǎn)進(jìn)行聚類分析,具體步驟如下。

1)在聚類分析前需將拋錨點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,因此聚類的鄰域半徑的取值范圍轉(zhuǎn)換為0 ～ 1。

2)輸入拋錨點(diǎn)集Anc、聚類的鄰域半徑Eps-和鄰域內(nèi)的最小密度值MinPts,通過對拋錨點(diǎn)的遍歷判定其類型和歸屬,聚類后輸出與拋錨點(diǎn)集相對應(yīng)的拋錨點(diǎn)類型和簇等信息。

3)根據(jù)聚類結(jié)果,將拋錨點(diǎn)分成隸屬于不同簇的數(shù)據(jù)點(diǎn)和不屬于任何簇的噪聲點(diǎn)。

2.3 拋錨頻率分配

基于聚類分析結(jié)果,對目標(biāo)海域進(jìn)行網(wǎng)格化分割,分別以每個(gè)單元為基本單位,計(jì)算每個(gè)單元內(nèi)船舶的拋錨頻率。將船舶拋錨頻率分配給各單元,詳細(xì)流程如下。

1)根據(jù)海域情況,選定單元尺寸,對目標(biāo)海域進(jìn)行單元化分割,確定每個(gè)單元的編號。

2)基于拋錨點(diǎn)的聚類結(jié)果,逐個(gè)簇進(jìn)行拋錨點(diǎn)數(shù)量和拋錨點(diǎn)所在單元的統(tǒng)計(jì)。

3)逐個(gè)簇進(jìn)行拋錨頻率的分配,即將拋錨點(diǎn)數(shù)量與拋錨點(diǎn)所在單元數(shù)量的比值作為這一簇拋錨活動(dòng)的拋錨頻率分配給這些單元。

4)統(tǒng)計(jì)聚類噪聲點(diǎn)的數(shù)量,將其與目標(biāo)海域單元總數(shù)的比值作為隨機(jī)拋錨的頻率分配給目標(biāo)海域的所有單元。

5)對每個(gè)單元分配到的拋錨頻率進(jìn)行累加,即為此單元在統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi)的總拋錨頻率。

3 船舶拋錨作業(yè)對海管的碰撞分析

船舶拋錨后,錨在海水中的下落過程存在漂移現(xiàn)象,見圖1。

圖1 船錨的漂移現(xiàn)象示意

綜合考慮船錨在海水中下落所受到風(fēng)、浪、流等因素的影響,假定落錨點(diǎn)服從正態(tài)分布[1],表示為

(2)

δ=htanα

(3)

式中:p(x)為錨到達(dá)海底落錨點(diǎn)時(shí)與拋錨點(diǎn)水平距離為x的概率;x為落錨點(diǎn)與拋錨點(diǎn)之間的水平距離,m;δ為橫向偏移,m;h為落錨點(diǎn)水深,m;α為偏移角,rad,與錨的形狀、質(zhì)量有關(guān),取值方式見表1。

表1 不同類別物體偏移角選取

3.1 基于Monte-Carlo法的碰撞概率計(jì)算

相比于DNV提出的海上落物對海底管道碰撞概率的計(jì)算方法,利用Monte-Carlo方法能夠較好地反映船舶拋錨對海底管道的碰撞概率變化特性,提高計(jì)算結(jié)果的精度,并且能夠適應(yīng)較為復(fù)雜的管道布置形式[9]。在利用Monte-Carlo方法求解船舶拋錨對海底管道的碰撞概率時(shí),以式(2)的海上落物漂移模型為基礎(chǔ),進(jìn)行n次拋錨試驗(yàn),模擬船錨的漂移現(xiàn)象,記錄船錨與管道發(fā)生碰撞的次數(shù)num。碰撞次數(shù)num與總試驗(yàn)次數(shù)n的比值num/n表示在此種條件下船舶拋錨對海底管道的撞擊概率。基于單元化的海域分割形式,以單元為單位進(jìn)行條件碰撞概率的求解,為降低計(jì)算成本,當(dāng)單元邊長較小時(shí),以每個(gè)單元中心點(diǎn)和4個(gè)角點(diǎn)的條件碰撞概率的平均值作為整個(gè)單元的條件碰撞概率;當(dāng)單元邊長較大時(shí),可將該單元視為多個(gè)小單元的組合,將小單元的條件碰撞概率的平均值作為大單元的條件碰撞概率。

3.2 船舶拋錨對海管的累計(jì)碰撞頻率計(jì)算

根據(jù)不同單元內(nèi)的拋錨頻率和該單元對應(yīng)的條件碰撞概率,可以得到在統(tǒng)計(jì)時(shí)間段內(nèi),船舶在該目標(biāo)海域拋錨并碰撞海底管道的累計(jì)碰撞頻率的預(yù)測值。

N=∑nijPij

(4)

式中:N為目標(biāo)海域船舶拋錨作業(yè)對海底管道的累計(jì)碰撞頻率;nij為船舶在第i行第j列單元的拋錨作業(yè)頻率;Pij為船舶在第i行第j列單元拋錨后,船錨對海底管道的條件碰撞概率。

4 案例分析

基于中國南海部分海域2020年的AIS數(shù)據(jù),針對船舶拋錨作業(yè)對海底管道的碰撞頻率進(jìn)行分析。

4.1 目標(biāo)海域的基本信息

目標(biāo)海域位于海南省西南部東經(jīng)108°～110°、北緯17°～19°之間,海域內(nèi)崖城油氣田鋪設(shè)有2條主要海底管道,見圖2中框線區(qū)域。

圖2 目標(biāo)海域示意

4.2 船舶拋錨作業(yè)對海管的碰撞分析

4.2.1 拋錨點(diǎn)識別

基于目標(biāo)海域的AIS數(shù)據(jù),根據(jù)有數(shù)據(jù)點(diǎn)的航速,繪制船舶航速統(tǒng)計(jì)分布直方圖,見圖3。

圖3 船舶航速統(tǒng)計(jì)分布直方圖

由圖3發(fā)現(xiàn),隨著航速的增大,對應(yīng)航速區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量首先急劇減少,約在2 kn時(shí)達(dá)到極小值,而后又開始增加,出現(xiàn)新的峰值。由此,選定航速閾值為2.0 kn,將軌跡中航速持續(xù)保持低于此值的一系列點(diǎn)視為船舶錨泊狀態(tài)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。對目標(biāo)海域的AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,共識別得到35 163個(gè)船舶拋錨點(diǎn)。

4.2.2 拋錨點(diǎn)聚類

對35 163個(gè)拋錨點(diǎn)進(jìn)行聚類,結(jié)果見圖4。

圖4 船舶拋錨點(diǎn)聚類結(jié)果

拋錨點(diǎn)共被聚類為7個(gè)類簇,分別用不同的圖形表示,類簇內(nèi)拋錨點(diǎn)數(shù)量分別為27、41、296、26、34 126、25、36,圖中的小圓點(diǎn)為噪聲點(diǎn),數(shù)量為586個(gè)。

4.2.3 拋錨頻率分配

對目標(biāo)海域進(jìn)行網(wǎng)格化分割,選取網(wǎng)格尺寸為100 m×100 m,基于聚類結(jié)果進(jìn)行拋錨頻率分配,結(jié)果見圖5。

圖5 船舶拋錨頻率分析結(jié)果

4.2.4 碰撞頻率計(jì)算

基于蒙特卡洛方法,計(jì)算船舶在不同單元拋錨的條件碰撞概率,并結(jié)合拋錨頻率分配結(jié)果,計(jì)算出在統(tǒng)計(jì)時(shí)間段的目標(biāo)海域內(nèi)船舶拋錨撞擊海管頻率的預(yù)測值為0.012次,高于DNV給出的海底管道故障頻率驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)10-5,表明該管道在安裝維護(hù)過程中應(yīng)考慮采取相應(yīng)的保護(hù)措施。

5 結(jié)論

1)基于船舶航速的判定標(biāo)準(zhǔn),可以實(shí)現(xiàn)船舶拋錨點(diǎn)的識別,以歐式距離作為相似性度量標(biāo)準(zhǔn)對拋錨點(diǎn)進(jìn)行聚類,并結(jié)合Monte-Carlo方法,可實(shí)現(xiàn)拋錨對海底管道碰撞頻率的求解。

2)基于目標(biāo)海域的AIS大數(shù)據(jù),結(jié)合該模型,計(jì)算出在統(tǒng)計(jì)時(shí)間段的目標(biāo)海域內(nèi)船舶拋錨對海底管道累計(jì)碰撞頻率的預(yù)測值為0.012次,表明本文提出的模型具有一定的適用性,能夠在一定程度上預(yù)測目標(biāo)海域的海底管道受船舶拋錨碰撞的頻率,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碰撞頻率的定量評估。

目前的預(yù)測模型采用的算法、方法較為單一,模型中也存在很多假設(shè)有待完善,后續(xù)應(yīng)進(jìn)一步完善。